CN104467858A - 时域积分抽样方法及抽样电路 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信号采集技术领域,具体涉及一种实现AIC的时域积分抽样方法及抽样电路。本发明的时域积分抽样方法的采样周期是随机的,这样随机的采样时间为满足压缩采样理论中的受限等距特征准则提供了随机性,无需构建测量矩阵,降低了硬件实现难度;本发明的抽样方法能够实现异步变频采样、且无量化误差,具有一定的自适应性,大大减少采样数据。
Description
【技术领域】
本发明涉及信号采集技术领域,具体涉及一种实现AIC的时域积分抽样方法及抽样电路。
【背景技术】
根据香农采样定理,当模拟限带信号的采样率不低于奈奎斯特采样率时,可以根据离散时间采样值恢复该模拟信号。压缩采样理论(compressed sampling,CS)指出,当模拟信号稀疏或者在某个基上稀疏时,通过采集少量的信号投影值就可以实现信号的准确或近似重构。目前,压缩采样理论在图像获取、传感网络、信道估计及认知无线电等方面均有广泛的应用。
现有技术中,利用压缩采样理论进行采样的过程为:第一步,按照奈奎斯特采样率对模拟信号进行采样;第二步,用测量矩阵和时域采样信号相乘,得到压缩采样值。以上的采样方法存在采样率较高的问题。
为了解决上述方法采样率高的问题,出现了AIC(Analog-to-InformationConverter)结构,直接得到压缩后的采样值,如图1所示,现有技术中实现AIC结构的方法为将模拟信号x(t)经过一个伪随机序列pc(t)进行调制,调制后的信号经过一个模拟低通滤波器h(t)解调,再通过模数转化器进行欠奈奎斯特压缩采样,实现采用模拟信息转换器AIC对的采样,得到模拟信号x(t)的低维度测量值y(m)。以上方法在进行压缩信号时需要根据y(m)构建满足受限等距特征(RIP)准则的测量矩阵,才能保证准确的恢复稀疏信号,增加了硬件实现的难度。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种实现AIC的时域积分抽样方法及抽样电路,解决上述技术问题,进行信号压缩时无需构建测量矩阵,降低硬件实现难度,同时实现变频异步采样,信号的自适应性增加,无量化误差。
本发明的目的可通过以下的技术措施来实现:
一种时域积分抽样方法,对模拟信号进行压缩抽样,包括如下步骤:
步骤1:对待抽样的模拟信号进行时域积分,直到积分计算所得的结果达到预设的阈值;
步骤2:将计数值递增1,并输出步骤1所得积分信号,将积分计算结果清零;所述计数值的初始值为0,所述计数值的最大值为L;
步骤3:将步骤2中所得计数值与所述的最大值L进行比较,若所述计数值小于L,则返回步骤1;若所述计数值等于L,执行步骤4;
步骤4:将计数值为n时输出的积分信号作为一个抽样,其中n为大于等于1、小于等于L的整数;将计数值重置为0,返回步骤1。
优选地,所述步骤1具体包括:
步骤a:预设积分阈值;
步骤b:对对待抽样的模拟信号进行时域积分;
步骤c:将步骤b中积分计算结果与所述阈值比较,若小于阈值则返回步骤b;若等于阈值则执行步骤2。
优选地,所述积分信号为一个脉冲。
优选地,所述步骤4之后还包括如下步骤:对连续生成的M个抽样形成的抽样信号进行信号重构,其中,所述的抽样信号为脉冲信号。
优选地,所述计数器的最大值L为偶数。
优选地,所述模拟信号为x(t),在t∈[0,T]内可以表示为N个基本函数的线性组合,
其中,=(X1,…,XN)T是系数向量;且X只有S个非零元素且S<<N,即x(t)为稀疏信号,稀疏基为
本发明还提供了一种时域积分抽样电路,用于模拟信号进行压缩抽样,所述抽样电路包括:
积分单元,所述积分单元接收待抽样的模拟信号,积分运算后输出一积分信号;
与所述积分单元连接的比较器,所述比较器内设有一基准值,所述比较器接收所述积分单元输出的积分信号,将所述积分信号与所述基准值进行比较,比较结果为相等时在输出端输出所述积分信号,并产生标识信号;
与所述比较器连接的计数器,所述计数器接收所述比较器输出的所述标识信号,所述计数器内预设有一参考值,当所接收的标识信号的数量与所述参考值相等时,产生命中信号,并进行重置;以及
分别与所述比较器和所述计数器连接的D触发器,所述D触发器用于接收并存储所述比较器输出的所述积分信号,通过接收所述计数器产生的所述命中信号而被触发,根据数据输入,从存储的多个积分信号中选择一个进行输出。
优选地,所述积分单元为带清零功能的积分单元,所述积分单元包括一个积分器,当所述积分器输出的积分信号达到比较器的基准值时,积分器被清零。
优选地,所述抽样电路还包括一或逻辑电路,所述或逻辑电路包括两个输入端和一个输出端,所述两个输入端分别与所述比较器和所述计数器连接,所述输出端与所述积分单元连接。
优选地,所述计数器的命中信号发送端通过一延迟电路与所述计数器的复位端连接。
与现有技术相对,本发明的有益效果在于,本发明的时域积分抽样方法的采样周期是随机的,这样随机的采样时间为满足压缩采样理论中的受限等距特征准则提供了随机性,无需构建测量矩阵,降低了硬件实现难度;本发明的抽样方法能够实现异步变频采样、且无量化误差,具有一定的自适应性,大大减少采样数据。
【附图说明】
图1是本发明实施例1的时域积分抽样方法的流程图;
图2是本发明实施例2的时域积分抽样方法的流程图;
图3是本发明实施例1的时域积分抽样方法的积分原理图;
图4是本发明实施例3的时域积分抽样电路的结构框图;
图5a是本发明应用例1中抽样信号和原始信号对比图;
图5b是本发明应用例1中抽样信号重构后的信号与原始信号对比图;
图6a是本发明应用例2中抽样信号和原始信号对比图;
图6b是本发明应用例2中抽样信号重构后的信号与原始信号对比图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1
本发明实施例1提供了一种时域积分抽样方法,如图1和图3所示,该方法包括下述步骤:
步骤S101:对待抽样的模拟信号进行时域积分,直到积分计算所得的结果达到预设的阈值;
在本实施例中,待抽样的模拟信号具有以下特点,设模拟信号为x(t),在t∈[0,T]内可以表示为N个基本函数的线性组合,
其中,=(X1,…,XN)T是系数向量;且X只有S个非零元素且S<<N,即x(t)为稀疏信号,稀疏基为也就是说,模拟信号是可压缩的或K稀疏的。在自然信号中,大多数信号都属于可压缩信号,均可用本实施例的抽样方法进行信号抽样采集。
本实施例中,没有设定积分的时间,而是设定了积分计算的阈值,也就是说,积分的时间不是固定的。
具体地,设积分阈值为θ,和分别为积分计算结果达到θ时的两个连续的时间点,
步骤S102:将计数值递增1,并输出步骤S101所得积分信号,将积分计算结果清零;所述计数值的初始值为0,所述计数值的最大值为L;
本实施例中,积分计算结果得到所述阈值的积分信号被暂时存储,供后续步骤从中选择抽样。本实施例中输出的每一个积分信号的值均为θ,输出的时间间隔不一致,本实施例输出的是异步变频脉冲信号。
步骤S103:将步骤S102中所得计数值与所述的最大值L进行比较,若所述计数值小于L,则返回步骤S101;若所述计数值等于L,执行步骤S104;
本实施例中,开始积分的时间点为tk,积分计算结果第L次达到阈值即:计数值达到最大值L的时间点为tk+1,其中,tk+1作为下一次积分的起始时间点,为了抽样之后能顺利进行计算使信号重构,本实施例中的L为偶数。
每一个采样周期为[tk,tk+1],上述采样周期是随机的,这样随机的采样时间为满足压缩采样理论中的受限等距特征准则提供了随机性,无需构建测量矩阵,降低了硬件实现难度,对于任意一个[tk,tk+1],均满足:
步骤S104:将计数值为1时输出的积分信号作为一个抽样;将计数值重置为0,返回步骤S101;
得到一个抽样后就完成了一个采样周期,此时,返回步骤S101,进入第二个采样周期,本实施例的抽样方法能够实现异步变频采样、且无量化误差,具有一定的自适应性,大大减少采样数据。
根据步骤S101-步骤S104的采样方法进行M个周期的抽样,随后,对连续生成的M个抽样形成的抽样信号进行信号重构。
如图3所示,在区间内满足如下方程式:
θ是一个常量,且为正数,将上式与结合,有:
由于抽样周期为[tk,tk+1],选择的一个抽样为[tk,tk+1]内的一个积分信号脉冲(共产生L个积分信号脉冲),于是可以得出:
其中,M为抽样个数,对于其中每一个抽样k(1≤k≤M)和进行重新排列,结合输出信号的离散性,得到:
设传感矩阵为V=[vm,n],即:
其中,vm,n是矩阵V的第m行、第n列,设系数向量a=[a1,a2,…,aN]-1,H为N×1的单位矩阵,于是有:H=Va,a=V-1
其中,V-1为广义逆矩阵。
本实施例的时域积分抽样方法的采样周期是随机的,这样随机的采样时间为满足压缩采样理论中的受限等距特征准则提供了随机性,无需构建测量矩阵,降低了硬件实现难度;本实施例的抽样方法能够实现异步变频采样、且无量化误差,具有一定的自适应性,大大减少采样数据。
实施例2
本发明实施例2提供了一种时域积分抽样方法,如图2所示,该方法包括下述步骤:
步骤S201:预设积分阈值;
步骤S202:对待抽样的模拟信号进行时域积分;
步骤S203:将步骤S202中积分计算结果与所述阈值比较,若小于阈值则返回步骤S202;若等于阈值则执行步骤S204;
步骤S204:将计数值递增1,并输出步骤S202所得积分信号,将积分计算结果清零;所述计数值的初始值为0,所述计数值的最大值为L;
步骤S205:将步骤S204中所得计数值与所述的最大值L进行比较,若所述计数值小于L,则返回步骤S202;若所述计数值等于L,执行步骤S206;
步骤S206:将计数值为1时输出的积分信号作为一个抽样;将计数值重置为0,返回步骤S202。
本领域的普通技术人员可以理解,实现本实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质可采用ROM/RAM、磁盘、光盘等。
实施例3
本发明的实施例3提供了一种时域积分抽样电路,如图4所示,该电路包括:积分单元1、比较器2、计数器3、D触发器4、或逻辑电路5和延迟电路6。
其中,积分单元1接收待抽样的模拟信号,积分运算后输出一积分信号;比较器2与积分单元1连接,比较器2内设有一基准值,比较器2接收积分单元1输出的积分信号,将该积分信号与基准值进行比较,比较结果为相等时在输出端输出该积分信号,并产生标识信号;计数器3与比较器2连接,计数器3接收比较器2输出的标识信号,计数器3内预设有一参考值,当所接收的标识信号的数量与参考值相等时,产生命中信号,并进行重置;D触发器4分别与比较器2和计数器3连接,D触发器4用于接收并存储比较器2输出的积分信号,通过接收计数器3产生的所述命中信号而被触发,根据数据输入,从存储的多个积分信号中选择一个进行输出。
本实施例的抽样电路还包括或逻辑电路5,或逻辑电路5包括两个输入端和一个输出端,所述两个输入端分别与比较器2和计数器3连接,所述输出端与积分单元1连接。计数器3的命中信号发送端通过一延迟电路6与计数器3的复位端连接。
进一步地,积分单元1为带清零功能的积分单元,积分单元1包括一个积分器,当积分器输出的积分信号达到比较器2的基准值时,积分器被清零。
本实施例的抽样电路通过积分单元对带抽样的模拟信号进行积分,直到积分计算结果达到比较器的基准值,再输出积分信号至D触发器进行暂存,计数器的计数值递增,计数器计数值达到内设参考值后触发D触发器,D触发器按照数据输入,从暂存的若干个积分信号选择对应的信号作为一个抽样进行输出,积分信号的积分时间是随机的,即抽样的周期是随机的,这样随机的采样时间为满足压缩采样理论中的受限等距特征准则提供了随机性,无需构建测量矩阵,降低了硬件实现难度;本实施例的抽样电路同时能够实现异步变频采样、且无量化误差,具有一定的自适应性,大大减少采样数据。
应用例1
本发明应用例1利用实施例1所述的时域积分抽样方法进行matlab仿真实验,参数设定如下:L=21,θ=0.015,K=6,M=11,N=21;结果如图5a和图5b所示,应用实施例1所述的时域积分抽样方法抽样频率较低,其抽样率为Nyuist率的53.86%,且抽样信号为单位脉冲,有效降低了数据量,压缩效果好。
应用例2
本发明应用例2利用实施例1所述的时域积分抽样方法进行matlab仿真实验,参数设定如下:L=24,θ=0.008,K=5,M=11,N=21;结果如图6a和图6b所示,应用实施例1所述的时域积分抽样方法抽样频率较低,其抽样率为Nyuist率的58.34%,且抽样信号为单位脉冲,有效降低了数据量,压缩效果好。
以上所述本发明的具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形,均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种时域积分抽样方法,对模拟信号进行压缩抽样,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:对待抽样的模拟信号进行时域积分,直到积分计算所得的结果达到预设的阈值;
步骤2:将计数值递增1,并输出步骤1所得积分信号,将积分计算结果清零;所述计数值的初始值为0,所述计数值的最大值为L;
步骤3:将步骤2中所得计数值与所述的最大值L进行比较,若所述计数值小于L,则返回步骤1;若所述计数值等于L,执行步骤4;
步骤4:将计数值为n时输出的积分信号作为一个抽样,其中n为大于等于1、小于等于L的整数;将计数值重置为0,返回步骤1。
2.根据权利要求1所述的时域积分抽样方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:
步骤a:预设积分阈值;
步骤b:对对待抽样的模拟信号进行时域积分;
步骤c:将步骤b中积分计算结果与所述阈值比较,若小于阈值则返回步骤b;若等于阈值则执行步骤2。
3.根据权利要求1所述的时域积分抽样方法,其特征在于,所述积分信号为一个脉冲。
4.根据权利要求3所述的时域积分抽样方法,其特征在于,所述步骤4之后还包括如下步骤:对连续生成的M个抽样形成的抽样信号进行信号重构,其中,所述的抽样信号为脉冲信号。
5.根据权利要求1所述的时域积分抽样方法,其特征在于,所述计数器的最大值L为偶数。
6.根据权利要求1所述的时域积分抽样方法,其特征在于,所述模拟信号为x(t),在t∈[0,T]内可以表示为N个基本函数的线性组合,
其中,=(X1,…,XN)T是系数向量;且X只有S个非零元素且S<<N,即x(t)为稀疏信号,稀疏基为
7.一种时域积分抽样电路,用于模拟信号进行压缩抽样,其特征在于,所述抽样电路包括:
积分单元,所述积分单元接收待抽样的模拟信号,积分运算后输出一积分信号;
与所述积分单元连接的比较器,所述比较器内设有一基准值,所述比较器接收所述积分单元输出的积分信号,将所述积分信号与所述基准值进行比较,比较结果为相等时在输出端输出所述积分信号,并产生标识信号;
与所述比较器连接的计数器,所述计数器接收所述比较器输出的所述标识信号,所述计数器内预设有一参考值,当所接收的标识信号的数量与所述参考值相等时,产生命中信号,并进行重置;以及
分别与所述比较器和所述计数器连接的D触发器,所述D触发器用于接收并存储所述比较器输出的所述积分信号,通过接收所述计数器产生的所述命中信号而被触发,根据数据输入,从存储的多个积分信号中选择一个进行输出。
8.根据权利要求6所述的抽样电路,其特征在于,所述积分单元为带清零功能的积分单元,所述积分单元包括一个积分器,当所述积分器输出的积分信号达到比较器的基准值时,积分器被清零。
9.根据权利要求6所述的抽样电路,其特征在于,所述抽样电路还包括一或逻辑电路,所述或逻辑电路包括两个输入端和一个输出端,所述两个输入端分别与所述比较器和所述计数器连接,所述输出端与所述积分单元连接。
10.根据权利要求6所述的抽样电路,其特征在于,所述计数器的命中信号发送端通过一延迟电路与所述计数器的复位端连接。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107026650A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 华为技术有限公司 | 一种模拟低通滤波器、模拟信息转换器以及滤波方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102710261A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-10-03 | 北京邮电大学 | 基于分组采样的模拟信息转换方法 |
US20120286981A1 (en) * | 2011-05-12 | 2012-11-15 | Texas Instruments Incorporated | Compressive sensing analog-to-digital converters |
CN102931998A (zh) * | 2012-10-11 | 2013-02-13 | 上海交通大学 | 云制造平台中的模拟到信息采样方法 |
CN103269223A (zh) * | 2013-05-02 | 2013-08-28 | 电子科技大学 | 一种模拟信号压缩采样方法 |
-
2013
- 2013-09-25 CN CN201310442753.3A patent/CN104467858A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120286981A1 (en) * | 2011-05-12 | 2012-11-15 | Texas Instruments Incorporated | Compressive sensing analog-to-digital converters |
CN102710261A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-10-03 | 北京邮电大学 | 基于分组采样的模拟信息转换方法 |
CN102931998A (zh) * | 2012-10-11 | 2013-02-13 | 上海交通大学 | 云制造平台中的模拟到信息采样方法 |
CN103269223A (zh) * | 2013-05-02 | 2013-08-28 | 电子科技大学 | 一种模拟信号压缩采样方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ALEXANDER SINGH ALVARADO等: "The integrate-and-fire sampler: A special type of asynchronous Σ - Δ modulator", 《2011 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM OF CIRCUITS AND SYSTEMS (ISCAS)》 * |
ZIGANG DONG等: "An Integral Sampler for Analog-to-Information Converter", 《PROCEEDINGS OF 2012 IEEE-EMBS INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107026650A (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-08 | 华为技术有限公司 | 一种模拟低通滤波器、模拟信息转换器以及滤波方法 |
CN107026650B (zh) * | 2016-01-29 | 2020-10-09 | 华为技术有限公司 | 一种模拟低通滤波器、模拟信息转换器以及滤波方法 |
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